Pontos-chave Playbooks de IA focados em reuniões, conteúdo, suporte e vendas geram maior impacto imediato nas empresas. Reuniões automatizadas aumentam a produtividade ao reduzir tarefas
Pontos-chave Integrar IA exige regras claras de entrada, saída e critérios para garantir qualidade constante. Procedimentos Operacionais Padrão (POP) orientam o uso correto da IA
Pontos-chave Isolar sistemas afetados impede a propagação de problemas causados pela IA. Auditar logs significa revisar registros detalhados para entender a origem do erro. Notificar
Pontos-chave Due diligence em fornecedores de IA é essencial para garantir segurança e conformidade nos contratos. Localização dos dados impacta na privacidade e regulamentos aplicáveis
Pontos-chave Treinar colaboradores para uso seguro de IA exige foco em privacidade, processos e respostas a falhas. Workshops de LGPD explicam regras de proteção de
Pontos-chave A agenda regulatória para 2025 destaca maior transparência e rastreabilidade nos processos. Revisão humana será obrigatória para decisões automatizadas importantes. Implementar análise de impacto
Pontos-chave Anonimizar dados antes do prompt protege informações pessoais e evita vazamentos ao usar IA. Remover identificadores diretos como nomes e CPFs impede identificação de
Pontos-chave O ChatGPT público não oferece garantia de proteção para dados sensíveis corporativos. Modelos de IA privados ou Enterprise garantem confidencialidade contratual e controles específicos.
Pontos-chave Reduza ao máximo o uso de dados pessoais ao alimentar IA generativa, evitando riscos legais. Use técnicas de anonimização para tornar dados irreconhecíveis e
Pontos-chave Documentar prompts facilita o uso correto e promove consistência na equipe. Uma wiki centralizada ajuda a organizar os prompts e indica o responsável por
Pontos-chave Solicite sempre fontes confiáveis para confirmar a veracidade das informações apresentadas. Peça para listar suposições para identificar hipóteses não comprovadas. Confirme todos os números
Pontos-chave Few-shot é uma técnica que usa poucos exemplos para ensinar um modelo de IA a seguir padrões. Ele ajuda a manter a consistência de